[发明专利]一种高精度低延时大型室内场馆人群分布计算方法

权利要求书

1.一种高精度低延时大型室内场馆人群分布计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，场景网格化；

步骤2，设备部署；

步骤3，样本数据采集及处理；

步骤4，设计循环神经网络RNN；

步骤5，设置计算和训练周期；

步骤6，训练循环神经网络RNN；

步骤7，基于循环神经网络RNN计算人群分布。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：

步骤1-1，确定坐标系；

步骤1-2，确定网格大小；

步骤1-3，绘制网格；

步骤1-4，过滤网格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-1包括：以正北方向为y轴正方向，以场景最西边的边缘或顶点x轴坐标值为0，场景最南边的边缘或顶点y坐标值为0，确定一个平面坐标系，此时得到场景在y轴方向上的最大值和x轴方向上的最大值，分别设为y_{cj_max}和x_{cj_max}。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1-2包括：选用正方形网格对场景进行网格化，正方向网格边长用a表示。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤1-3包括：在步骤1-1确定的平面坐标系中绘制顶点分别为(0，0)、和的矩形，在矩形内绘制条y＝i·a的直线和条x＝j·a的直线，其中i和j为系数，其取值分别为直线将矩形分割成个正方形，所述正方形即为网格，自此完成网格的绘制。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤1-4包括：去除网格中与场景无交集的网格，设剩余Nwg个网格，分别记录各网格的上下边缘的y轴坐标和左右边缘的x轴坐标，其中第wg个网格的上边缘y坐标记为YU(wg)，下边缘y坐标记为YD(wg)，左边缘x轴坐标记为XL(wg)，右边缘x轴坐标记为XR(wg)，这里wg取值为wg∈{1，2，3，...，Nwg}，则第wg个网格所覆盖区域的表达式如式(1)所示；

其中：

x表示第wg个网格内的点在x轴坐标值；

y表示第wg个网格内的点在y轴坐标值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤2包括：

步骤2-1，在场景出入口部署能记录出入人数且能实时通讯的闸机，设安装了Z台闸机，则各闸机编号为zj，zj∈{1，2，3，…，Z}；

步骤2-2，在场景内部署W台WIFI-AP设备，各WIFI-AP设备的编号为wf，wf∈{1，2，3，…，W}；

步骤2-3，在场景内部署S台视频监控摄像头，各摄像机的编号用sx表示，sx∈{1，2，…，S}。